开源 AI 的生存能力正面临迄今为止最严峻的考验。自 ChatGPT 发布以来，我见证了一波又一波反对开源 AI 的言论起起伏伏。但针对当前同类闭源模型，政府已经采取了“真刀真枪”的监管行动；相比之下，以往那些反对开源的言论在潜在执行层面，完全无法与现在的实际行动相提并论。现在的威胁更加真实。因为新形式的监管正在测试和实施中，而且几乎不受任何监督。在这场风波平息之前，我撰写政策相关文章的频率会远超以往。
在撰写本文时，多方消息援引了白宫的内部讨论，探讨如何通过一项新的行政命令来管理开源模型。目前还没有官方消息。这可能只会影响：其一，源自中国的模型；其二，政府用途。但这正是多米诺骨牌倒下的第一步。
开源模型缺乏一个核心的商业领军者，来向公众说明打击开源模型会带来哪些潜在的负面影响。关于 Fable（以及随后的 GPT-5.6）模型许可协议事件的近期报道，披露了 6 月 9 日发生的更多细节：
据一位熟悉该会议的人士透露，会上讨论了该计划将如何处理开源 AI 模型的问题。该人士称，来自美国开源模型提供商 Reflection AI 的代表认为，应该根据开源模型的能力，将其豁免于该监管框架之外。目前，DeepSeek 等中国开源模型大幅领先于其他可用的开源模型，而 Reflection 尚未推出公开模型。
对于 AI 的长期发展轨迹而言，在此实行任何形式的禁令都将是一个巨大的错误。
接下来最有可能采取的行动是：如果任何开源权重模型的能力，明显高于 GPT 5.5 、 Claude Opus 4.8 或 GLM-5.2 的水平，就会被封禁或无限期推迟发布。考虑到一直以来的能力差距，这种情况应该会在未来 6 个月内发生。
就目前情况来看，这类模型最有可能来自中国公司。正因如此，关于前沿开源模型能力的讨论，不可避免地与模型蒸馏等其他问题纠缠在一起。政府主张“审查权”的能力阈值会随着时间的推移而改变。但该机制一旦落实，开源模型标准的推进速度可能会远远慢于闭源模型。这部分是因为闭源模型更容易保证安全；但同时也是因为，闭源模型公司的游说手段要有效得多。
因此，我们现在面临这样一种局面：有两项正在展开的重要政策讨论，正同时影响着开源模型——即模型蒸馏和前沿能力。它们在本质、回应的必要性以及潜在的应对空间上，都有着天壤之别。尽管如此，这两点共同构成了当前甚嚣尘上的论调，支持在未来 6 个月内可能对开源模型实施禁令。
当今推动监管的主要驱动力，是一个不可避免的事实：开源权重模型很快就会达到 Claude 的 Mythos 模型的能力水平。这款公开发布的模型在实际表现上可能会参差不齐。但只要它在白宫刚刚起步的 AI 模型检查器中被标记，麻烦就来了。一旦出于恐惧养成了新习惯，就很难再改变了。
现阶段，模型蒸馏在很大程度上演变成了一场“监管俘获”运动。因为目前摆在桌面上的唯一解决方案，只会让那些推动该方案的组织获得巨大收益。
具体来说，这场反对中国模型的政治运动由 Anthropic 主导。他们通过发布博客文章和致议员的信件，详细描述中国公司正在做什么。 Anthropic 发现有外国公司付费使用其 API 。随后，他们切断了这些用户的访问权限，并写下措辞强烈的政策行动建议，却只提供了极少的技术证据。这场运动最初可能源于真正的商业担忧，但现在已经演变成“监管俘获”的典型案例。因为如果那些被他们指控的中国模型制造商遭到封禁，Anthropic 的产品就能获得巨大的经济保障。
如果 Anthropic 能以更加中立、“交由你来决定”的方式提供信息，社区可能会给予更多的同情。在这项快速发展的技术前沿，这更像是一项政策建议，而不是一次信息分享。如果 Anthropic 的技术真像他们说的那么强大——强大到类似这种能力的开源模型都应该被禁——那他们就应该有能力保障自身 API 的安全。我仍在等待他们解释为什么做不到。他们的其中一种说法显然站不住脚。
Anthropic 还在以其他方式“过河拆桥”，限制外界获取 AI 能力。因此，他们以中国竞争为由提出的政治建议，与他们以安全为由限制竞争对手访问相关技术的广泛模式如出一辙。当许多员工正走在实现世代财富的快车道上时，他们很容易就会认同公司那种“格外注重安全”的企业文化。我并不为此责备员工，但我们应该在更广泛的背景下理解 Anthropic 的企业战略。本·汤普森的文章《 Anthropic 的安全超能力》是关于这个话题最精彩的论述。
Anthropic 实际上要求采取的行动是，在美国全面封禁几乎所有中国的开源权重模型。因为任何基于开源模型构建的产品，都必须依赖于模型的持续改进——随着模型变得更好，产品与市场的契合度以及计算效率也会随之提高。这将摧毁美国正在兴起的开源模型经济，波及推理公司、微调公司、新产品，以及这其中的所有环节。作为一个社区，我们迫切需要坚守底线：在模型蒸馏的讨论中，任何妥协都是不可接受的。
Anthropic 应该努力保护自己的知识产权。但他们不该要求政府出面巩固其市场地位。这样做可能会让美国脱离全球开源社区。就我们目前掌握的信息来看，除了让实验室自我监管，还没有什么好办法能解决模型蒸馏问题。
我曾专门写过大量关于模型蒸馏的文章，直接探讨过它对模型能力和监管环境的影响。你也可以在《 Interconnects 》里搜索更多相关的深度分析。
关于模型蒸馏的讨论极其混乱。人们有理由担心，中国实验室可能会把 Mythos 在_网络安全_领域的特定能力蒸馏成开源模型。但这其实更多暴露了当前模型 API 的脆弱，而不是蒸馏本身的风险。即使 Claude Mythos 还处于最严格的内测阶段时，就已经发生了《 Discord 侦探未经授权访问 Anthropic 的 Mythos 》这样的事件。直到今天，模型 API 依然频频遭到越狱，被人们以各种非预期的方式滥用。
相比起费时费力去微调一个万亿参数级别的大模型，这种 API 漏洞让强大功能落入不法分子手里的速度要快得多。我不是网络安全专家，但近年来有一种说法被严重夸大了：只有开源权重模型才危险，而 API 绝对安全。理论上 API _应该_更安全，但这在现实中还没有得到证实。
如果 Anthropic 的模型真的拥有极其危险的能力，唯一合理的做法就是根本不把它做成对外开放的 API 。在担心它被别人蒸馏之前，这才是他们最该做的事。
棘手之处在于，在讨论模型蒸馏的同时，我们还面临着一个更严峻的挑战：“当开源模型的综合能力达到 Mythos 的水平时，我们该如何应对？”这绝对是个难题。人们总是习惯性地把解决上一个问题（蒸馏）的方案，生搬硬套到这个更为真实的新问题（前沿能力）上。
我们需要为开源的前沿模型制定合适的政策，但“一刀切”的禁令显然行不通。如果中国没有同步封禁这些模型，不法分子依然可以轻而易举地使用它们。这样一来，禁令带来的安全保障也就荡然无存了。
与此同时，就算美国单方面禁止进口某些模型，全球开源社区依然会向前发展。如果美国比中国或其他对风险更敏感的国家更早封杀这些模型，那只能说明：是某些对 AI 的过度恐慌（或其他社会与政治压力）在逼迫美国政府仓促行动。这感觉就像美国正在加速步入反乌托邦。科技产业原本是我们经济的皇冠明珠，如今在政府管控和投资下，却变得越来越像中国的体制。这绝对是个极其糟糕的结局！
要想给开源技术的发展设限，唯一的办法是就 AI 风险管理达成全球共识，但我们离这一步还差得远。任何变相的拖延，只会让 AI 在美国的落地充满变数，甚至越来越乱。这种情况会很像 GPT-5.6 的发布。严苛的限制只会把开源和廉价智能的红利垄断在少数几家公司手里，而不法分子依然能迅速获取这些能力。开源模型应该通过广泛获取和深入理解来提升安全性，而不是一味给遵纪守法的开发者使绊子。
现实情况是，开源生态的发展根本挡不住。打造顶尖模型的人同样也在权衡风险。中国对风险本身就高度敏感，比如 Z ai 已经是一家上市公司，面临着方方面面的压力（比如必须维持其飙升的股价）。未来只会涌现出更多能力强大到令人担忧的模型。训练 AI 模型并不是什么魔法。尽管需要的投资额越来越大，但我们（至少目前）还没看到研发模型的门槛因此而变高。
开源政策目前正陷入一种由多种可怕问题交织而成的“死亡螺旋”。短期的破局之法，是让一家美国公司发布一个能力相当的开源模型。这能让公众的注意力从“只有中国在通过蒸馏搞开源”转移到“大家同乘一条船，应该联手解决生态系统内部复杂多变的前沿问题”上。这关乎开源生态的生死存亡。像微软和 Meta 这样有商业动机去发布开源权重模型的公司（为了将互补产品商品化），应该尽快行动。 Meta 换了新领导层后，我对他们的信心有些动摇。但既然他们能从 AI 的普及中获利，就不该自己给自己使绊子。如果 Reflection 手里握着一个虽然算不上最前沿、但还算不错的模型，他们也许得把它开源出来，才能保住自己未来的业务方向。
相比起训练一个新模型，更快的解决办法是结成联盟。开源是一项分散的技术，没有明确的所有权，但它带来的红利却惠及大众。那些被排除在顶尖实验室之外的“局外人”，必须从今天起就开始行动。大家要共同探讨如何继续安全地推出开源权重模型，并向监管部门大力游说我们的原则与价值观。
编译自 Interconnects AI，原文链接：点击阅读。
